GAUR AI Inference Engine : 산업 현장에서 AI가 실시간으로 판단하는 방법

HOLSTEIN : 제조 현장에 특화된 데이터 관리 플랫폼

HOLSTEIN 제조 데이터 플랫폼 개요 HOLSTEIN는 제조 현장에서 발생하는 다양한 검사 및 생산 데이터를 체계적으로 관리하고 축적하기 위한 제조 데이터 플랫폼입니다. 프로젝트 수행 과정에서 생성되는 검사 정보, 불량 정보, 공정 정보, 설비 정보 및 엔지니어링 노하우를 일관된 구조로 관리하여 데이터의 재사용성과 활용 가치를 높입니다. --- 주요 기능 제조 데이터 관리 제조 현장에서 발생하는 다양한 정보를 통합 관리합니다. - 제품 정보 관리 - 공정 정보 관리 - 검사 정보 관리 - 불량 정보 관리 - 설비 정보 관리 - 프로젝트 이력 관리 검사 노하우 축적 프로젝트 수행 과정에서 생성되는 엔지니어의 경험과 노하우를 데이터 자산으로 축적합니다. - 검사 조건 관리 - 최적화 이력 관리 - 불량 분석 기록 - 문제 해결 사례 관리 - 운영 노하우 관리 데이터 표준화 프로젝트별로 분산된 정보를 표준화하여 일관성 있는 데이터 관리 환경을 제공합니다. 이를 통해 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다. - 구축 기간 단축 - 엔지니어링 효율 향상 - 검사 품질 일관성 확보 - 프로젝트 자산 재활용 지속적인 데이터 자산화 검사 시스템은 운영될수록 더 많은 데이터를 생성합니다. JERSEY는 이러한 데이터를 체계적으로 축적하여 기업의 제조 경쟁력 향상에 기여하는 디지털 자산으로 발전시킵니다. --- 기대 효과 빠른 구축 기존 프로젝트의 데이터를 활용하여 신규 프로젝트 구축 시간을 단축할 수 있습니다. 품질 향상 축적된 데이터를 기반으로 보다 안정적이고 일관된 검사 환경을 구축할 수 있습니다. 노하우 보존 담당자의 경험과 지식을 데이터로 관리하여 조직의 기술 자산으로 유지할 수 있습니다. 지속적인 성장 프로젝트가 늘어날수록 데이터 자산이 축적되어 더 높은 생산성과 효율성을 기대할 수 있습니다. --- 비전 제조 경쟁력은 데이터에서 시작됩니다. HOLSTEIN는 제조 현장의 경험과 데이터를 지속적으로 축적하여 더 빠르고, 더 정확하며, 더 효율적인 제조 환경을 만들어갑니다.

RANI : 서버 없이 현장에서 바로 처리하는 Edge AI 검사 플랫폼

카메라부터 AI 추론, Rule 검사, PLC 통신, 데이터 기록까지 하나의 시스템으로 제조 현장에서 AI 검사를 도입할 때 중요한 것은 단순히 AI 모델을 실행하는 것이 아닙니다. 카메라에서 이미지를 획득하고, AI가 결함을 분석하며, Rule 기반 로직으로 검사 조건을 판정하고, PLC로 결과를 전달하고, 검사 데이터를 기록하는 전체 흐름이 하나의 시스템 안에서 안정적으로 동작해야 합니다. RANI(Real-time AI Networked Inspection) 는 이러한 산업용 검사 환경을 위해 설계된 BISON Edge Vision Framework입니다. RANI는 NVIDIA Jetson 기반 Edge Device 환경에 맞춰 설계되어, 별도의 AI 추론 서버 없이 현장에서 이미지 획득, AI 추론, 검사 판정, PLC 출력까지 수행할 수 있습니다. 왜 Edge AI 검사 플랫폼이 필요한가 제조 현장의 AI 검사는 검사 속도, 설비 연동, 네트워크 안정성이 중요합니다. 이미지를 서버로 전송해 AI 추론을 수행하는 구조는 시스템 구성이 복잡해질 수 있고, 생산라인 환경에 따라 지연이나 네트워크 의존 문제가 발생할 수 있습니다. RANI는 NVIDIA Jetson 기반 Edge Device 환경에 맞춰 설계되어, 별도의 AI 추론 서버 없이 현장에서 이미지 획득, AI 추론, 검사 판정, PLC 출력까지 수행할 수 있습니다. Jetson 기반의 GPU 가속 AI 추론 환경을 활용하기 때문에, 소형 Edge 장비에서도 실시간 검사 파이프라인을 구성할 수 있으며, 생산라인 가까이에서 빠르게 검사 결과를 판단할 수 있습니다. Core Inspection System : AI 검사와 Rule 검사를 하나의 흐름으로 RANI는 소형 Edge Device에서도 동작 가능한 AI 기반 검사 파이프라인을 제공합니다. 검사 시스템은 카메라 연동, AI 추론, Rule 기반 검사, PLC 제어, 데이터 기록이 하나의 흐름으로 연결되도록 구성됩니다. 산업용 카메라 이미지 획득 AI 기반 검사 Rule 기반 검사 AI + Rule Hybrid 검사 PLC 기반 검사 사이클 제어 실시간 검사 결과 처리 이를 통해 단순히 AI 모델을 실행하는 수준을 넘어, 실제 생산라인에 적용 가능한 산업용 검사 시스템을 구축할 수 있습니다. Camera & Device Integration : 트리거 촬영부터 PLC 제어까지 RANI는 산업용 생산라인 적용을 고려하여 카메라와 자동화 장비 연동 기능을 제공합니다. Basler GigE 카메라 연동 다양한 산업용 카메라 확장 구조 Soft Trigger 지원 Continuous Acquisition 지원 PLC 기반 검사 사이클 제어 검사 결과 OK / NG 출력 PLC 또는 IO Trigger를 통해 검사가 시작되면 카메라 촬영, AI 추론, Rule 검사, 결과 판정, PLC 출력까지의 흐름이 실시간으로 처리됩니다. AI + Rule Hybrid Inspection : AI의 유연성과 Rule 검사의 일관성을 함께 활용 산업용 검사에서는 AI만으로 모든 판정을 처리하기보다, 검사 목적에 따라 Rule 기반 로직과 함께 사용하는 경우가 많습니다. AI 모델은 복잡한 패턴이나 비정형 결함을 검출하는 데 강점을 가지고, Rule 기반 검사는 위치, 치수, 영역, 조건 판정처럼 기준이 명확한 항목을 안정적으로 처리하는 데 강점을 가집니다. RANI는 Object Detection, Segmentation, Classification, QR Code Detection 등 AI 검사 기능과 Rule 기반 검사 로직을 하나의 검사 흐름 안에서 함께 구성할 수 있습니다. 이를 통해 AI의 유연성과 Rule 검사의 일관성을 함께 활용하여, 검사 정확도와 판정 안정성을 동시에 확보할 수 있습니다. Inspection Monitoring : 현장에서 검사 상태와 결과 이미지를 바로 확인 RANI는 Edge 환경에서도 검사 결과를 실시간으로 확인하고 분석할 수 있는 모니터링 기능을 제공합니다. 검사 결과 실시간 표시 검사 상태 모니터링 검사 이미지 확인 ROI 기반 검사 결과 시각화 ROI Overlay 표시 현장 작업자와 품질 담당자는 검사 상태와 결과 이미지를 바로 확인할 수 있으며, AI 또는 Rule 검사 결과를 이미지 기반으로 직관적으로 파악할 수 있습니다. Logging System : 품질 분석과 이력 관리를 위한 검사 데이터 기록 RANI는 Edge Device 환경에서도 안정적으로 동작하는 경량 비동기 로그 기록 시스템을 제공합니다. 지원 로그 형식 CSV Image PNG / JPG / BMP 기록 데이터 검사 결과 AI 추론 결과 ROI 정보 검사 시간 검사 이미지 저장된 검사 데이터와 이미지는 품질 분석, 이력 관리, 불량 원인 추적, 고객사 대응 자료로 활용할 수 있습니다. Core Technology : Jetson 기반 Edge AI 검사를 위한 핵심 기술 구성 | Category | Description | | ------------------ | ------------------------------------------------------- | | Core Engine | High-performance C++ based vision processing engine | | AI Inference | GPU accelerated AI inference engine | | Vision Processing | Optimized industrial image processing pipeline | | Device Integration | Industrial camera and automation device integration | | Platform Support | NVIDIA Jetson, Edge AI platforms and Linux environments | | System Logging | Inspection data and image logging system | RANI는 고성능 C++ 기반 비전 처리 엔진과 GPU 가속 AI 추론 구조를 기반으로 합니다. NVIDIA Jetson 및 Linux 기반 Edge 환경에 맞춰 설계되어, 소형 산업 설비와 임베디드 검사 장비에서도 AI 검사와 Rule 기반 검사를 함께 수행할 수 있습니다. System Architecture : 검사 시스템에 필요한 기능을 모듈형 구조로 통합 RANI Edge Vision Framework는 다음과 같은 주요 모듈로 구성됩니다. Application Layer 검사 시스템 UI 및 사용자 인터페이스 Inspection Pipeline 이미지 획득부터 검사 결과 생성까지의 처리 흐름 관리 Device Interface 카메라, PLC, 조명 등 산업 장비 연동 Vision Tools AI 기반 검사 및 Rule 기반 비전 알고리즘 System Infrastructure 설정 관리, 데이터 I/O, 로그 처리 각 모듈은 생산라인 환경과 검사 목적에 따라 유연하게 구성할 수 있으며, Edge Device 기반 검사 시스템에 필요한 핵심 기능을 하나의 프레임워크 안에서 제공합니다. Inspection Flow : Trigger부터 Image Save까지 이어지는 실시간 검사 파이프라인  RANI는 PLC 또는 IO Trigger를 시작점으로 이미지 획득, AI 추론, 비전 처리, 결과 판정, PLC 출력, UI 업데이트, 로그 기록, 이미지 저장까지의 검사 흐름을 하나의 파이프라인으로 처리합니다. --- Design Goals : 소형 Edge 장비에서도 안정적으로 동작하는 산업용 검사 플랫폼 RANI는 다음 목표를 기반으로 설계되었습니다. 별도의 AI 추론 서버 없이 동작하는 Edge AI 검사 시스템 NVIDIA Jetson 기반 Edge AI 검사 환경 최적화 소형 장비에서 동작 가능한 경량 플랫폼 고속 검사 사이클 지원 AI + Rule 기반 머신비전 통합 구조 카메라, PLC, 조명, 로그 시스템을 연결하는 모듈형 아키텍처 마무리 RANI는 AI 모델 실행을 넘어, 제조 현장에서 필요한 검사 흐름 전체를 Edge Device 안에서 처리하는 BISON Edge Vision Framework입니다. NVIDIA Jetson 기반 Edge AI 환경에서 카메라 이미지 획득, AI 추론, Rule 검사, PLC 통신, 검사 결과 기록까지 하나의 시스템으로 연결하여, 소형 산업 설비와 인라인 생산라인에 최적화된 검사 환경을 제공합니다.

TITAN Vision Platform : 산업 환경에 최적화된 머신비전 프레임워크

Industrial-grade AI vision platform for high-performance inspection systems. TITAN Vision Platform은 산업 환경에 최적화된 머신비전 프레임워크로, 실시간 검사 파이프라인과 고속 이미지 처리 엔진을 기반으로 안정적인 산업용 검사 시스템을 구축할 수 있습니다. 멀티 카메라 검사 환경을 지원하며, AI 기반 검사와 Rule 기반 비전 알고리즘을 결합하여 다양한 산업 공정에서 높은 정확도와 유연성을 제공합니다. 시스템 아키텍처  ------------------------------------------------------------------------ 핵심 모듈 Camera Manager 산업용 카메라 제어 및 이미지 획득을 담당합니다. 주요 기능 - GigE Vision 카메라 지원 - 하드웨어 트리거 동기화 - 멀티 카메라 동시 획득 - 고속 프레임 캡처 - 버퍼 관리 ------------------------------------------------------------------------ Image Processing Pipeline 실시간 프레임 처리 및 검사 흐름을 담당합니다. Pipeline 단계 - 이미지 획득 - 이미지 전처리 - ROI 추출 - 검사 처리 - 결과 생성 저지연 실시간 검사를 위해 최적화되어 있습니다. ------------------------------------------------------------------------ GAUR Inspection Engine  BISON Vision Framework의 핵심 검사 엔진입니다. GAUR는 세계에서 가장 강력한 야생 소 중 하나인 Gaur (Bos gaurus)에서 이름을 가져왔습니다. 설계 철학 - 강력한 처리 성능 - 고속 검사 처리 - 산업 환경에서의 높은 안정성 GAUR AI Inference Engine 딥러닝 기반 검사 기능을 제공합니다. 지원 기능 - 객체 검출 (Object Detection) - 분류 (Classification) - 세그멘테이션 (Segmentation) - 이상 탐지 (Anomaly Detection) - OCR 고성능 추론을 위해 최적화된 백엔드를 사용할 수 있습니다. 예 - TensorRT - Custom C++ Inference Runtime ------------------------------------------------------------------------ Visualization UI 실시간 검사 시스템 모니터링 인터페이스입니다. 기능 - 실시간 카메라 화면 표시 - 검사 결과 Overlay - ROI 설정 - 생산 현황 모니터링 - 시스템 상태 표시 ------------------------------------------------------------------------ Production Logging System 검사 결과와 시스템 이벤트를 기록합니다. 기록 데이터 - 검사 결과 - OK / NG 통계 - Cycle Time - 카메라 이벤트 - 시스템 로그 이를 통해 생산 이력 추적과 품질 분석이 가능합니다. ------------------------------------------------------------------------ 소프트웨어 아키텍처  ------------------------------------------------------------------------ 성능 설계 고속 생산 라인을 위해 다음 기술을 사용합니다. - 멀티스레드 처리 - 비동기 이미지 파이프라인 - Ring Buffer 메모리 관리 - 병렬 검사 실행 - Non‑Blocking UI 업데이트 ------------------------------------------------------------------------ 주요 머신비전 적용 사례 - 표면 결함 검사 - 조립 상태 검증 - 치수 측정 - 제품 분류 - 바코드 인식 - 유무 검사 ------------------------------------------------------------------------ 검사 워크플로우 예시  ------------------------------------------------------------------------ 지원 하드웨어 일반적인 시스템 구성 - Industrial PC - Intel CPU - NVIDIA GPU (선택) - GigE Industrial Camera - Industrial Lighting - PLC Interface ------------------------------------------------------------------------ 설계 철학 BISON Vision Framework는 다음 목표로 개발되었습니다. - 산업 환경 안정성 - 실시간 처리 성능 - 모듈형 아키텍처 - AI 기반 검사 확장성 - 멀티 카메라 확장성